数据质量评估主要目的是检测并消除数据中的错误和不一致，以提高数据质量。主要集中在几个方面：重复对象检测、缺失数据处理、异常数据检测、逻辑错误检测、不一致数据处理等。

1、数据的完整性，表述数据是否完整，有无缺失和漏项；2、数据的一致性，表述同一数据的同一属性在数据系统或数据集内是否一致；3、数据的关联性，表述数据系统或数据集内数据间是否存在逻辑、数值、应用等方面的关联；4、数据的有效性，表述数据是否满足应用系统定义的条件；5、数据的唯...

举例来说，一般临床大数据分析包括几个步骤：第一步对来自不同医院信息系统的病人数据进行数据集成。第二步基于CDR构造专题库，确定：符合疾病特征的病例；确定需要的病例字段，对于结构化的字段，需要从原始的电子病历库中抽取，例如年龄与性别，对于半结构化或非结构化字段，需要使用文本...

例如区域临床医疗数据可形成区域临床医疗数据中心、以数据挖掘为技术核心为卫生宏观决策提供支持。基于真实医疗环境的大数据研究会给出真实的卫生经济学指标，为政府部门决策提供客观的数据支持，以更好的利用现有资源保障人民群众的健康，指导医生和患者选择适宜的治疗方案。...

建立质量体系主要应集中在数据质量问题和数据质量评估方法的研究，不同的应用场景对数据质量要求应该不相同，步骤通常包括以下：1、收集评估需求。根据临床医生定义、疾病的诊疗指南、相关文献等多个来源的需求，明确用户使用数据的目的和重点关注的数据。2、确定和采集评估数据...

数据元标准可以参考2011年8月国家卫生计生委统计信息中心编制颁布了《卫生信息数据元目录》；数据集标准可参考2014年5月30日国家卫生计生委统计信息中心颁布了《WS 445-2014 电子病历基本数据集》；其他卫生行业的业务标准与规范主要包括《病历书写规范(2010)》、《电子病历...

数据质量核心问题主要有3种，第一是数据输入性错误，虽然输入是符合逻辑的，但数据内容无法保证真实性；第二是数据一致性问题，即数据库保存的数据与实际不符，原因包括工作人员违规操作、数据转换错误等；第三是数据颗粒度太粗，数据无法反映现实情况。通过建立数据质量体系可以解决上...

随着医疗信息化的发展，各地医疗信息系统产生的数据日积月累，已形成规模较大的数据，是一笔宝贵的财富，其巨大价值亟待挖掘利用。然而，由于EMR数据来源于多个不同的信息系统，经历了多次版本变化，数据的统一表示、关联和集成存在各种问题。同时，医生录入缺乏语义规范，同一诊断与治疗...

对病历数据抽取和分析，数据的精准性由定时控制模块（主控模块）控制、由配置文件解析模块、数据提取模块、数据抽取模块、数据库操作模块和日志处理模块配合定时模块组成。

实现数据的分级存储可以降低存储成本，将不常调用的历史数据进行归档处理，可以在院内建立私有云存储，不涉及隐私的数据也可以直接购买公有云的存储服务。